python+gurobi求解线性规划、整数规划、0-1规划

最新推荐文章于 2024-04-28 23:08:16 发布
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分类专栏： 运筹学 文章标签： python 性能优化 开发语言 pandas gurobi matlab cplex
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46530492/article/details/134595602
本文介绍了如何利用Python的gurobi库解决线性规划、整数规划和0-1规划问题。通过实例展示了从简单回顾到具体求解过程，包括最大化和最小化问题，以及约束条件的设置。同时，提到了0-1规划在指派问题、运输问题和排班问题等场景的应用。

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文章目录

简单回顾

线性规划是数学规划中的一类最简单规划问题，常见的线性规划是一个有约束的，变量范围为有理数的线性规划。如：

在这里插入图片描述
使用matlab的linprog函数即可求解简单的线性规划问题，可以参考这篇博客：
MATLAB求解线性规划（含整数规划和0-1规划）问题

matlab求解线性规划LP问题需要化为最小化问题，所有约束条件必须为≤类型，限制较多。本文介绍使用python+gurobi进行求解。
在这里插入图片描述
python+gurobi介绍参考这篇博客：
gur

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数学建模 - 线性规划入门：Gurobi + python
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python通过Gurobi求解线性规划
最新发布
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Gurobi是一款强大的商业数学规划求解器，用于解决线性规划（LP）、整数规划（IP）、混合整数规划（MIP）、二次规划（QP）、非线性规划（NLP）等各种优化问题。它具有高效的求解算法、丰富的功能和友好的用户界面，被广泛应用于学术界和工业界。Gurobi采用了最先进的优化算法和技术，具有出色的求解速度和效率。它能够处理大规模、复杂的数学规划问题，并在较短的时间内找到最优解或接近最优解。Gurobi中Model.addVar()用到的变量类型 vtype主要有以下三种。
gurobi 求解线性规划模型
qq_46074778的博客
12-16 608
【代码】gurobi 求解线性规划模型。
Python调用Gurobi求解简单线性规划问题
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前言 Gurobi是一款功能强大的商用求解器，支持Python、C、C++、Java等多种语言调用，相比于Cplex，Gurobi封装更高，更加方便，但是对于初学者而言会更难一些。Gurobi与Cplex存在兼容，Gurobi生成的mps或者lp文件可以在CPlex中运行。另外，在校学生和教师可以免费使用Gurobi的学术版，求解规模和求解速度不受限制。本文将简单记录python调用Gurobi求解的过程。 安装 用户可以通过gurobi官网下载并安装软件：gurobi官网，下载软件后学生可通过学生认证获取
Gurobi软件求解线性规划问题（卜算学习记录）
gygyggvh5256的博客
08-19 5200
本文回顾了卜老师GLPK求解家庭主妇购物问题的过程，提供了在python中安装Gurobi的方法，给出了Gurobi求解线性规划问题的具体步骤。通过对比Gurobi和Glpk的不同，带着读者边学习边复习了Glpk的使用方法。线性规划是看家本领，不仅要熟练掌握建模方法，还要学会使用软件进行求解。
基于混合整数线性规划的旅行商问题求解(python+gurobi)
03-07
在提供的压缩包文件"traveling_salesman"中，可能包含了使用Python和Gurobi求解TSP问题的代码示例，可以用来理解如何将理论模型转化为实际代码，以及如何利用MILP工具解决实际问题。通过学习和分析这些代码，可以...
基于python+gurobi的数值双层规划问题求解
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基于python+gurobi的列生成算法求解钢管切割问题
03-18
列生成算法是一种强大的求解线性规划（LP）问题的方法，尤其适用于大型问题，因为它的主要优点在于可以逐步构建问题的可行解空间。这个方法通常用于处理无穷维的线性规划问题，通过迭代的方式将原问题简化为有限维的...
数学模型之整数规划（0-1规划）
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整数规划
【数学建模】Python+Gurobi求解线性规划
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线性规划(Python各种包实现及Yalmip+Cplex）
Gurobi（python）求解线性问题
weixin_42544763的博客
12-19 2231
采用Gurobi(python)求解优化问题的主要结构如下： 1.引入Gurobi环境：from gurobipy import * 2.创建Gurobi模型：Model() 3.声明变量：Model.addVar() 4.输入约束：Model.addConstr() 5.输入目标函数：Model.addConstr() 6.模型求解：Model.optimize(). eg:求解如下数学模型： from gurobipy import * # 模型名称 Dcx = Model() # 声明变量 x1
【数学建模】混合整数规划MIP（Python+Gurobi代码实现）
m0_73907476的博客
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混合整数规划 (MIP) 是 NP-hard 问题中的一类，它的目标是在线性约束下将线性目标最小化，同时使部分或全部变量均为整数值，在容量规划、资源分配与装箱等等现实场景中得到了广泛应用。该方向的大量研究与工程投入都集中在了开发实用求解器上，比如 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 Xpress。这些求解器都是使用复杂的启发式算法来指导求解 MIP 的搜索过程。一个求解器在特定应用上的表现主要是取决于该求解器的启发式算法与该应用的匹配程度。整数规划（Python)
[运筹优化] Gurobi之Python调用实例——简单整数规划
藏知阁
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 13 10:42:22 2018 @author: Hua Deyou """ import numpy as np from gurobipy import * #系数 c=np.zeros((4,4)) for i in range(4): for j in range(4): ...
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规划问题的数学模型一般由三个因素构成决策变量 目标函数 约束条件数学规划是运筹学的一个重要分支，线性规划是数学规划的一个重要分支线性规划即以线性函数为目标函数，线性条件为约束条件建立线性规划模型的基本步骤（1）分析问题，找出决策变量（2）根据问题，找出决策变量必须满足的一组线性等式或者不等式约束，即为约束条件（3）根据问题的目标，构造关于决策变量的一个线性函数，即为目标函数。
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